隨著高等教育的發(fā)展與普及,我國高校畢業(yè)生數(shù)量逐年增加,屢創(chuàng)歷史新高;在大數(shù)據(jù)與人工智能的發(fā)展進(jìn)程中,數(shù)據(jù)類崗位的供需缺口也日漸加大。但是,由于人才招聘中存在結(jié)構(gòu)性招聘矛盾和招聘信息不對稱的問題,常出現(xiàn)畢業(yè)生難以找到理想工作、企業(yè)難以招聘到理想人才的困境。在此背景下,互聯(lián)網(wǎng)招聘打破了地理空間的限制,擴大了供需雙方的范圍,成為招聘者發(fā)布信息與應(yīng)聘者獲得信息的重要渠道。得益于網(wǎng)絡(luò)招聘的廣泛應(yīng)用,互聯(lián)網(wǎng)招聘信息的實時發(fā)布使人才招聘中的信息不對稱問題得到改善,但招聘文本仍具有海量、非結(jié)構(gòu)化的特點,在文本統(tǒng)計分析中具有一定的技術(shù)困難。提取網(wǎng)絡(luò)招聘文本的主題詞,分析大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)類崗位的招聘需求,對廣大數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)專業(yè)的高校畢業(yè)生更高質(zhì)量和更充分的就業(yè)有積極的促進(jìn)作用�；诖�,本文利用互聯(lián)網(wǎng)招聘數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)類崗位招聘需求信息進(jìn)行系統(tǒng)研究,文章首先選取互聯(lián)網(wǎng)招聘平臺中全國范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)類崗位招聘數(shù)據(jù),運用自然語言處理技術(shù)對非結(jié)構(gòu)化的招聘信息進(jìn)行文本預(yù)處理;進(jìn)而結(jié)合LDA主題模型與word2vec詞嵌入技術(shù)構(gòu)建了招聘需求主題詞提取模型,將招聘需求分解為教育背景、工作經(jīng)驗、知識技能與個人素質(zhì)四個主題,提取出各... 

【文章來源】：蘭州財經(jīng)大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

LDA概率圖模型

圖 4.3 K=3 時的交互式主題模型可視化由圖 4.3 知，當(dāng) K=3 時，LDA 模型在文檔中提取出 3 個明顯的相互區(qū)別的主題。其中，主題 1 所占比重最大，其中詞項分布包含了“經(jīng)驗”、“三年”、“數(shù)

圖 4.3 K=3 時的交互式主題模型可視化由圖 4.3 知，當(dāng) K=3 時，LDA 模型在文檔中提取出 3 個明顯的相互區(qū)別的主題。其中，主題 1 所占比重最大，其中詞項分布包含了“經(jīng)驗”、“三年”、“數(shù)


本文編號：3096584